Machinelearning

Відкрити в Telegram

Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri

Сітка:Machinelearning Росія1 283 Технології та додатки326...

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Machinelearning

Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 293 399 підписників, посідаючи 326 місце в категорії Технології та додатки та 1 283 місце у регіоні Росія.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 293 399 підписників.

За останніми даними від 03 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -6 469, а за останні 24 години на -218, загальне охоплення залишається високим.

Статус верифікації: Не верифікований
Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.32%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 5.77% реакцій від загальної кількості підписників.
Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 21 487 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 16 937 переглядів.
Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 169.
Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як openai, claude, api, gemini, контекст.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 04 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

293 399

Підписники

-21824 години

-1 5287 днів

-6 46930 день

21 487

Перегляди допису

~ 16 93724 години

~ 18 77448 годин

7.32%

Коефіцієнт залучення

~ 6

Дописів на день

Ads index

beta

Архів дописів

293 404

From singing to musical scores: Estimating pitch with SPICE and Tensorflow Hub Pitch is quantified by frequency, measured in Hertz (Hz), where one Hz corresponds to one cycle per second. The higher the frequency, the higher the note. https://blog.tensorflow.org/2020/06/estimating-pitch-with-spice-and-tensorflow-hub.html Model: https://tfhub.dev/google/spice/2 Colab code: https://colab.research.google.com/github/tensorflow/hub/blob/master/examples/colab/spice.ipynb

293 404

Using Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation https://devblogs.nvidia.com/using-multi-scale-attention-for-semantic-segmentation/ Paper: https://arxiv.org/abs/2005.10821

293 404

Rethinking the Truly Unsupervised Image-to-Image Translation - Official PyTorch Implementation Here proposed the truly unsupervised image-to-image translation method (TUNIT) that simultaneously learns to separate image domains via an information-theoretic approach and generate corresponding images using the estimated domain labels. Github: https://github.com/clovaai/tunit Paper: https://arxiv.org/abs/2006.06500v1

293 404

Synthesizing High-Resolution Images with StyleGAN2 https://www.youtube.com/watch?v=9QuDh3W3lOY&feature=emb_logo Article: https://news.developer.nvidia.com/synthesizing-high-resolution-images-with-stylegan2/

293 404

Хайп вокруг Big Data уже прошёл, но идеальное хранилище под большие данные — всегда актуальная тема: чтобы легко масштабировалось под любой объем и предоставляло расширенные возможности по обработке данных. Современные базы бывают именно такими. Мы расскажем, почему DWH лучше строить в облаке и какие есть Best Practice для архитектуры. 👉 Регистрируйтесь на наш вебинар про управляемую СУБД на основе Greenplum, разработанную специально для решения аналитических задач — от BI до AI. Встретимся в четверг 18 июня, онлайн. Начало в 17:00 по Москве, регистрация обязательна: https://events.webinar.ru/mcs/arenadatadb

293 404

Now Open STT Featured On Azure Datasets https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/open-speech-to-text/

293 404

VirTex: Learning Visual Representations from Textual Annotations VirTex is a pretraining approach which uses semantically dense captions to learn visual representations.VirTex matches or outperforms models which use ImageNet for pretraining -- both supervised or unsupervised -- despite using up to 10x fewer images. https://kdexd.github.io/virtex/ Github: https://github.com/kdexd/virtex Paper: arxiv.org/abs/2006.06666

293 404

Deploy a Machine Learning Pipeline to the Cloud Using a Docker Container https://www.kdnuggets.com/2020/06/deploy-machine-learning-pipeline-cloud-docker.html

293 404

YOLOv5 is Here: State-of-the-Art Object Detection at 140 FPS Realtime object detection is improving quickly. The rate of improvement is improving even more quickly. The results are stunning. https://blog.roboflow.ai/yolov5-is-here/ Github: https://github.com/ultralytics/yolov5 GCP Quickstart: https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/GCP-Quickstart

293 404

Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection Github: https://github.com/implus/GFocal Paper: https://arxiv.org/abs/2006.04388v1

293 404

PEGASUS: A State-of-the-Art Model for Abstractive Text Summarization https://ai.googleblog.com/2020/06/pegasus-state-of-art-model-for.html Github: https://github.com/google-research/pegasus Paper: https://arxiv.org/abs/1912.08777

293 404

Part 2: Fast, scalable and accurate NLP: Why TFX is a perfect match for deploying BERT https://blog.tensorflow.org/2020/06/part-2-fast-scalable-and-accurate-nlp.html Code: https://colab.research.google.com/github/tensorflow/workshops/blob/master/blog/TFX_Pipeline_for_Bert_Preprocessing.ipynb

293 404

Introducing Neuropod, Uber ATG’s Open Source Deep Learning Inference Engine Neuropod makes it easy for researchers to build models in a framework of their choosing while also simplifying productionization of these models. It currently supports TensorFlow, PyTorch, TorchScript, and Keras. https://eng.uber.com/introducing-neuropod/ Github: https://github.com/uber/neuropod Neuropod Tutorial: https://neuropod.ai/tutorial/

293 404

A Scalable and Cloud-Native Hyperparameter Tuning System Katib is a Kubernetes-based system for Hyperparameter Tuning and Neural Architecture Search. Katib supports a number of ML frameworks, including TensorFlow, Apache MXNet, PyTorch, XGBoost, and others. Github: https://github.com/kubeflow/katib Getting started with Katib: https://www.kubeflow.org/docs/components/hyperparameter-tuning/hyperparameter/ Paper: https://arxiv.org/abs/2006.02085v1

293 404

DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution Recursive Feature Pyramid implements thinking twice at the macro level, where the outputs of FPN are brought back to each stage of the bottom-up backbone through feedback connections Github: https://github.com/joe-siyuan-qiao/DetectoRS Paper: https://arxiv.org/abs/2006.02334v1

293 404

Introduction to Convolutional Neural Networks The article focuses on explaining key components in CNN and its implementation using Keras python library. https://www.kdnuggets.com/2020/06/introduction-convolutional-neural-networks.html

293 404

How to use pandas and get financial data https://morioh.com/p/43f5305ac2da

293 404

A Smooth Representation of SO(3) for Deep Rotation Learning with Uncertainty In this work presented a novel symmetric matrix representation of rotations that is singularity-free and requires marginal computational overhead Website: https://papers.starslab.ca/bingham-rotation-learning/ Paper: https://arxiv.org/abs/2006.01031 Github: https://github.com/utiasSTARS/bingham-rotation-learn

293 404

Acme: A research framework for reinforcement learning Acme strives to expose simple, efficient, and readable agents, that serve both as reference implementations of popular algorithms and as strong baselines, while still providing enough flexibility to do novel research Github: https://github.com/deepmind/acme Paper: https://arxiv.org/abs/2006.00979

293 404

Text Mining in Python: Steps and Examples This blog summarizes text preprocessing and covers the NLTK steps including Tokenization, Stemming, Lemmatization, POS tagging, Named entity recognition and Chunking. https://www.kdnuggets.com/2020/05/text-mining-python-steps-examples.html